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🔥 内容介绍
在当今数字化和移动化的时代，锂电池作为一种重要的能量存储设备，广泛应用于智能手机、笔记本电脑、电动汽车以及储能系统等众多领域。锂电池的健康状态（State of Health, SOH）是衡量其性能和剩余使用寿命的关键指标。准确预测 SOH 不仅可以帮助用户及时了解电池的健康状况，合理安排设备使用和维护计划，还能避免因电池故障导致的安全事故，对于保障设备的可靠运行和提高能源利用效率具有重要意义。然而，锂电池的老化过程受到多种复杂因素的影响，如充放电电流、温度、循环次数等，传统的 SOH 预测方法，如基于物理模型和经验公式的方法，往往难以准确捕捉锂电池复杂的退化特性。随机函数链接神经网络（Random Function Link Neural Network, RFLNN）作为一种新型的神经网络模型，具有结构简单、训练速度快、泛化能力强等优点，为锂电池 SOH 预测提供了新的思路。本文旨在研究基于 RFLNN 模型的锂电池 SOH 预测方法，以提高 SOH 预测的精度和可靠性。
RFLNN 模型理论基础
RFLNN 模型结构RFLNN 模型主要由输入层、随机映射层和输出层组成。
RFLNN 模型的优势处理非线性问题能力强：通过随机映射层将输入数据映射到高维特征空间，RFLNN 模型能够有效地捕捉数据中的非线性关系，这对于锂电池 SOH 预测这类复杂的非线性问题具有重要意义。与传统的线性模型相比，RFLNN 模型能够更好地拟合锂电池老化过程中复杂的输入 - 输出关系。
泛化能力好：随机映射层的随机特性使得 RFLNN 模型在一定程度上避免了过拟合问题，具有较好的泛化能力。即使在训练数据有限的情况下，RFLNN 模型也能够对未见过的数据进行较为准确的预测，这在实际应用中非常重要，因为锂电池的实际运行环境和条件可能与训练数据有所不同。
训练速度快：RFLNN 模型的训练主要集中在输出层权重的调整上，相比于传统神经网络需要对所有层的权重进行复杂的反向传播训练，RFLNN 模型的训练过程更加简单、快速，能够在较短的时间内得到较好的预测模型。
⛳️ 运行结果
NASA锂电池数据为例
📣 部分代码
function [mae,mse,rmse,mape,error,errorPercent]=calc_error(x1,x2)
%此函数用于计算预测值和实际（期望）值的各项误差指标
% 参数说明
%----函数的输入值-------
% x1：真实值
% x2：预测值
%----函数的返回值-------
% mae：平均绝对误差（是绝对误差的平均值，反映预测值误差的实际情况.）
% mse：均方误差（是预测值与实际值偏差的平方和与样本总数的比值）
% rmse：均方误差根（是预测值与实际值偏差的平方和与样本总数的比值的平方根，也就是mse开根号，
% 用来衡量预测值同实际值之间的偏差）
% mape：平均绝对百分比误差（是预测值与实际值偏差绝对值与实际值的比值，取平均值的结果，可以消除量纲的影响，用于客观的评价偏差）
% error：误差
% errorPercent：相对误差
if nargin==2
if size(x1,2)==1
x1=x1'; %将列向量转换为行向量
end
if size(x2,2)==1
x2=x2'; %将列向量转换为行向量
end
num=size(x1,2);%统计样本总数
error=x2-x1; %计算误差
errorPercent=abs(error)./x1; %计算每个样本的绝对百分比误差
mae=sum(abs(error))/num; %计算平均绝对误差
mse=sum(error.*error)/num; %计算均方误差
rmse=sqrt(mse); %计算均方误差根
mape=mean(errorPercent); %计算平均绝对百分比误差
R = corrcoef(x1, x2);
%结果输出
disp(['平均绝对误差mae为： ',num2str(mae)])
disp(['均方误差mse为： ',num2str(mse)])
disp(['均方误差根rmse为： ',num2str(rmse)])
disp(['平均绝对百分比误差mape为： ',num2str(mape*100),' %'])
disp(['拟合优度R方为： ',num2str(R(1,2)^2)])
else
disp('函数调用方法有误，请检查输入参数的个数')
end
end
🔗 参考文献
[1]来鑫,翁嘉辉,杨一鹏,等.基于BPNN-EKF-GD-RF算法的锂离子电池组荷电状态估计方法[J].机械工程学报, 2025(12):251-265.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
